如何 vibe 成本那么低，什么才是护城河？或者我们需要护城河吗？

低是低啊 但是非专业的搞出来的确实还只是一个玩具 不过大部分软件也没有护城河

软件如果没有护城河谷歌和英伟达为什么还雇那么多软件工程师

销售

@786375312123 是，这也是我最近的思考，产品深度其实很深。
软件如 raycast 、硬件如安克，就不提苹果了，不断扩充细节，其实个体在这些场景很难追上。

@kulove 是的，毕竟软件不是一次性的

@thinkm 分发确实重要

最难和最重要的是怎么触碰到客户，让客户信任你的软件，并且愿意交钱。

数据、资源

本来一款优秀的软件，编码所占的部分就不高

自从 ai 发展越来越强大，越来越多的人产生了幻觉

品味

@Voyager2718 是，信任是整个商业的基石。人和人的合作就是。
同时，个体的信任往往有上限，个体制造封闭式产品可以，制造开放式程序还是需要团队。

@jko123 AI 厂商乐见其成哈哈

针对 ToC 业务，研发完成之后还有营销和运营的环节，即便在没有 AI 的时代，单纯的技术垄断也很难形成真正的护城河。而 ToB 方面，研发结束后仍需面对销售、交付、服务以及生态建设，技术优势往往只是用来敲开客户大门的入场券，真正的壁垒在于对业务场景的深刻理解、客户关系的维护、组织的交付能力，以及长期积累下来的经验。

理解业务需求（产品经理） + 能讲清楚你做的内容（商务/洽谈能力）

先达到产品经理的需求理解程度，再去谈护城河。

从产品的角度看：自己用(1)、程序员用(10)、普通用户用(100)，差别非常大
从商业的角度看：大多数技术，本来就是最不重要的一环

多数公司，没什么太深的护城河；绝大多数公司，护城河不是技术。
人人都“知道”的事情，能做出来并不容易，做出来卖出去更不容易。

如果依赖技术作为护城河，基本上靠不住，技术进步的速度会很快把护城河摧毁。

只有技术之外的，才能长久一些。

1. 你有独一无二的技术，且别人目前还难以赶超。Claude
2. 你有独一无二的生态，且别人目前还难以赶超。Windows ，Linux ，MacOS ，CUDA
3. 你有独一无二的权利，一张 A4 纸足矣。（准入，通行证，牌照）

别幻想护城河了。
把东西做出来，有价值，实现价值就完事了。
一个行业都能被 A4 纸干翻，你个人的护城河能比一个行业护城河要深？

护城河在于业务。

不管是商务能力、技术能力、财务能力。这些能力如果想组合起来持久地进行盈利。那么都需要有一个介质，让这些能力进行依附，那就是业务。

也就是很多人说，找这种市场机会，或者说找什么赛道，持续不断去做的这一件事情。围绕着这件事情，你需要有商务能力、有技术能力、有财务能力进行推动。

如果没有这件事情的话。所谓的技术、商务、财务，这些东西在赚钱、盈利的这个角度上来说，都是一文不值。

比如现在的 AI ，如果没有发展到现在，可以编码、可以绘图、可以生成视频，这种具有非常高业务价值的能力。那么就像十年前大家听到机器学习、深度学习这种技术一样，只会听起来哇，好厉害，但是不会说哇，这个真赚钱。

我最近在写的一个供应链相关的工具。

产品难度很低，技术要求也很低，我一个非专业用户就能操作 Codex 干出来。

那护城河在哪里？

我花了好几个月读了 MAB 的供应链教材，把这些供应链知识产品化、工具化。这就是护城河。

别人只有比我研究的更透彻才抄得了。

那如果你作为用户 决策者 然后软件商跟你说我们已经实现 95 ％ AI 编程，你是高兴呢还是痛苦呢？

换个角度思考吧，用户角度，如果你是用户，什么样子的产品让你很难换。

https://www.v2ex.com/t/1227624
我觉得这个写的很好，很有感触

软件不只有编码这一步, vibe 也只是降低了编码这一步的成本, 现在玩具软件成本已经很低了, 但一个可靠的商业软件成本还是在的

产品体验，业务深度，市场营销，团队管理等除了编码以外的任何一环都可以成为护城河。

@deplives 看完了，感谢分享。
道的理解，需要细节的支撑，很有感触。
非常感谢！

能看到现在到未来的路。对业务的理解，对业务的洞察，对客户的触达。

@SuperDaniel313 供应链预测是个好工具，难点在预测在真实供应链异常下仍然可信。

@mashihua
预测的 3 大定律：
1. 预测永远不可能准确。
2. 越远越不准确。
3. 预测范围越精确越不准确。

结论：预测不准确是绝对可信的😄

预测只是手段，目的是辅助决策，科学决策反而强调要依赖直觉。

预测用来判断趋势是非常有效的手段，但是用来做精确计算就不靠谱了。从管理层面看，有趋势已经比拍脑袋好太多了。

需求预测只是为了让库存管理更合理，后面库存才是核心，那是实打实的现金流占用。

护城河遇到脑残决策没有任何意义

@SuperDaniel313
更简单的说法是，未知的未知————我甚至连这件会改变局面的事情本身都不知道（比如 AI 的出现），更不用说知道它会不会发生、发生的概率了。
学术的说法是，奈特不确定性。

https://blog.senko.net/code-was-never-the-hard-part-is-an-insult-to-all-programmers
今日 hacknews 的，也分享下～
现在营销号、X 上的炒作太多。

“要明白现在有很多炒作，要努力区分哪些是空谈，哪些是真正有效的方法（以及有效程度）”

技术不是护城河，业务才是。

@SuperDaniel313 需求量约 60–120 、RMSE 只有 1.9 时，MAPE 通常不应该达到 175%

其实模型难度不大，主要还是有许多复杂场景。没在系统上跑过多 SKU ，对接多个系统数据的基本还是 Demo 。

@mashihua 感谢大佬指点，工具目前还是 demo 阶段，哈哈哈。让 LLM 随意生成的填充数据，还没去验证过数据。

主要是我是菜鸡，预测就了解过指数平滑和季节因素，后面再来补课。

想知道大佬所指的复杂场景和多 SKU 场景是什么样的呢？可否再指点一下。

就像社会上成年人对姑娘们说的：

> **“漂亮加上任何一张牌都是王炸，唯有单出是死局。”**

同理，无论是古法编程还是 vibe coding ，加上其他任何一张牌都是王炸，唯独单出是死局。编码的技术本身不产生价值，也没有所谓的护城河，而是要深入到产生价值的领域去，去帮助以前没有办法完成的任务能完成，去低效的环节提升效率，到人民需要的地方去，了解人民需要什么。

装逼的白领和中产牌子、产品都死了，而人民需要什么就生产什么的五菱常在。